基于MFCC和SVM的說話人性別識別 建立了普通話語音性別數據庫 ,提出聯合梅爾頻率頻譜系數(Mel-frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的分類方法進行說話人性別識別 ,并與其它分類方法進行比較 ,實驗結果表明該方法的說話人性別識別準確率達到98.7%,明顯優于其它分類器。